package com.atguigu.flink.window;

import com.atguigu.flink.function.WaterSensorMapFunction;
import com.atguigu.flink.pojo.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.functions.AggregateFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

/**
 * Created by Smexy on 2023/4/7
 *
 *  滚动聚合: 效率高。
 *     Aggregate
 *     窗口中每加入一个元素，聚合就执行一次。
 *
 *     优势：聚合的输入和输出不必是同一种类型。
 *
 *     ------------------
 *     算子: Flink中的术语。
 *              具有某个计算功能的方法。
 *
 *     api: 软件开发领域。
 *              开发具有XXX功能的软件，XXX功能不想从0到1开始做，希望使用现成的产品，再进行二次开发。
 *                      需要现成的产品提供API(应用程序开发接口)
 *
 *
 *     方法: 面向对象思想预警下
 *              存储数据，需要把数据作为属性，封装在类中
 *              完成某个功能，需要把功能的实现逻辑作为方法，封装在类中
 *
 *
 *              使用Flink进行软件开发。在这个语境下
 *                  认为: 算子=== 方法 ===API
 *
 *
 *
 */
public class Demo7_Aggregate
{
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

                env
                   .socketTextStream("hadoop102", 8888)
                   .map(new WaterSensorMapFunction())
                   .keyBy(WaterSensor::getId)
                   .countWindow(5)
                   /*
                    AggregateFunction<IN, ACC, OUT>
                        IN: 输入
                        ACC: 累加器，聚合的缓冲类型
                        OUT: 输出
                    */
                   .aggregate(new AggregateFunction<WaterSensor, Integer, String>()
                   {
                       //返回一个累加器
                       @Override
                       public Integer createAccumulator() {
                           return 0;
                       }

                       //累加，窗口每进入一条数据，就调用一次
                       @Override
                       public Integer add(WaterSensor value, Integer accumulator) {
                           System.out.println("Demo7_Aggregate.add");
                           accumulator += value.getVc();
                           return accumulator;
                       }

                       //返回最终的聚合结果
                       @Override
                       public String getResult(Integer accumulator) {
                           return "sumVC:"+accumulator;
                       }

                       //不用写，这个是Batch模式需要实现
                       @Override
                       public Integer merge(Integer a, Integer b) {
                           return a + b;
                       }
                   })
                   .print();


            env.execute();

    }
}
